def gray(content_dir,content_gray): a = np.asarray(Image.open(content_dir).convert('L')).astype('float') depath = 10 # (0-100) grad = np.gradient(a) # 取图像灰度的梯度值 grad_x, grad_y = grad # 分别取横纵图像梯度值 grad_x = grad_x * depath / 100. grad_y = grad_y * depath / 100. A = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2 + 1.) uni_x = grad_x / A uni_y = grad_y / A uni_z = 1. / A vec_el = np.pi / 2.2 # 光源的俯视角度，弧度值 vec_az = np.pi / 4 # 光源的方位角度，弧度值 dx = np.cos(vec_el) * np.cos(vec_az) # 光源对 x 轴的影响 dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az) # 光源对 y 轴的影响 dz = np.sin(vec_el) # 光源对 z 轴的影响 b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) # 光源归一化 b = b.clip(0, 255) im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) # 重构图像 im.save(content_gray) return

这是一个Python函数，用于将一张彩色图片转换为灰度图并进行光照处理。具体实现过程如下：

1. 使用PIL库中的Image.open()打开彩色图片，并使用convert()方法将其转换为灰度图。

2. 定义一个参数depath，表示光照强度的深浅程度。

3. 使用numpy库中的gradient()方法获取图像的梯度值，分别表示横向和纵向的梯度值。

4. 将梯度值乘以光照强度，得到光照后的梯度值。

5. 计算每个像素点的法向量，并将其归一化。

6. 定义光源的俯视角度和方位角度，计算光源对每个像素点的影响。

7. 将光源归一化后的影响值与原始像素值相乘，得到光照后的像素值。

8. 将像素值限制在0-255之间，避免出现超出像素值范围的情况。

9. 将光照后的像素值重新构建成一张图片，并保存到指定路径。

10. 最后返回保存路径。

相关问题

def load_images_and_labels(dataset_dir, image_size): images = [] labels = [] class_labels = os.listdir(dataset_dir) for i, class_label in enumerate(class_labels): class_dir = os.path.join(dataset_dir, class_label) for image_file in os.listdir(class_dir): image_path = os.path.join(class_dir, image_file) image = Image.open(image_path).convert('RGB') image = image.resize(image_size) image = np.array(image) images.append(image) labels.append(i) images = np.array(images) labels = np.array(labels) return images, labels

这段代码的作用是什么？

这段代码定义了一个函数load_images_and_labels，用于加载指定目录下的图像和标签数据。函数的参数包括dataset_dir和image_size，其中dataset_dir表示图像数据所在的目录，image_size表示图像的尺寸。函数返回两个numpy数组，分别为images和labels，分别表示图像数据和对应的标签数据。

具体实现过程为，首先通过os.listdir函数获取dataset_dir下的所有子目录，每个子目录表示一个类别。然后遍历每个子目录，读取该目录下的所有图像文件，并将其转换为RGB格式、调整大小为image_size，并转换为numpy数组。同时，将该图像对应的标签记录在labels数组中，并用整数表示类别。最后，将所有图像和标签数据分别存储在numpy数组images和labels中，并返回这两个数组。

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() if __name__ == '__main__': evaluate_one_image()改为多线程运算

要将代码改为多线程运算，您可以使用 TensorFlow 的 `tf.train.Coordinator()` 和 `tf.train.start_queue_runners()` 来管理和启动多个线程。以下是修改后的代码示例：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import input_data
import model
import numpy as np
import xlsxwriter

num_threads = 4

def evaluate_one_image(image_array, index):
    with tf.Graph().as_default():
        BATCH_SIZE = 1
        N_CLASSES = 4 
        
        image = tf.cast(image_array, tf.float32)
        image = tf.image.per_image_standardization(image)
        image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) 
        
        logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) 
        logit = tf.nn.softmax(logit)
        
        x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) 
        logs_train_dir = 'log/'
        
        saver = tf.train.Saver()
        
        with tf.Session() as sess:
            prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array})   
            max_index = np.argmax(prediction)
            
            # 将结果写入 Excel 表格
            workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx')
            worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet')
            worksheet.write(index, 0, max_index)
            workbook.close()

def evaluate_images(test_img):
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

    for index, img in enumerate(test_img):
        image = Image.open(img)
        image = image.resize([208, 208])
        image_array = np.array(image) 
        
        # 在每个线程中调用 evaluate_one_image()
        tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start()

    # 请求停止所有线程
    coord.request_stop()
    # 等待所有线程完成
    coord.join(threads)

if __name__ == '__main__':
    test_dir = 'data/test/'
    import glob
    import xlwt
    test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg')
    evaluate_images(test_img)

在修改后的代码中，我们首先定义了一个新的函数 `evaluate_one_image()`，它接受图像数组和索引作为参数，表示要评估的单个图像。在这个函数中，我们将使用传递的图像数组进行评估操作。

然后，在 `evaluate_images()` 函数中，我们使用 `tf.train.Coordinator()` 和 `tf.train.start_queue_runners()` 启动了多个线程。在每个线程中，我们使用 `tf.compat.v1.threading.Thread()` 创建一个新的线程，并在其中调用 `evaluate_one_image()` 函数来评估图像。

最后，在主函数中通过调用 `evaluate_images()` 函数来启动评估过程。

这样，您就可以利用多线程同时评估多个图像了。

希望对您有帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。